Wie KI zur Reduzierung des Energieverbrauchs in Rechenzentren beiträgt

FRANKFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – In einer Zeit, in der der Energieverbrauch von Rechenzentren weltweit steigt, wird der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zunehmend als Lösung zur Verbesserung der Energieeffizienz betrachtet. Die Integration von KI in die Infrastruktur von Rechenzentren könnte nicht nur den ökologischen Fußabdruck verringern, sondern auch die Betriebskosten senken.

Rechenzentren sind das Rückgrat der digitalen Welt, doch ihr Energieverbrauch ist enorm. Mit der zunehmenden Digitalisierung und dem steigenden Bedarf an Cloud-Diensten wächst auch der Energiebedarf dieser Einrichtungen. In Deutschland wird erwartet, dass die IT-Anschlussleistung von Rechenzentren bis 2030 auf 4.850 Megawatt ansteigt, was einem jährlichen Wachstum von etwa 9,5 Prozent entspricht. Diese Entwicklung stellt Betreiber vor die Herausforderung, ihre Einrichtungen nachhaltiger zu gestalten.

Ein vielversprechender Ansatz ist der Einsatz von KI, um Effizienzpotenziale zu identifizieren und den Energieverbrauch zu optimieren. KI-gestützte Systeme können große Datenmengen analysieren, um den Energieverbrauch, die Arbeitslasten und die Betriebsabläufe besser zu prognostizieren und zu steuern. Dies ermöglicht es, Ressourcen effizienter zu nutzen und den ökologischen Fußabdruck zu reduzieren.

Einige Unternehmen, wie Huawei, setzen bereits auf KI zur Energieüberwachung. Ihr System iManager soll die Ressourcennutzung durch eine effizientere Stromverteilung um bis zu 20 Prozent verbessern. Ein wesentlicher Anteil des Stromverbrauchs entfällt auf Kühlsysteme, die bis zu 40 Prozent des Gesamtverbrauchs ausmachen können. In Frankfurt testet Equinix gemeinsam mit einem deutschen Startup den KI-gestützten Betrieb von Rechenzentren, um durch die Berücksichtigung von Wetterdaten und Auslastungen die Kühlstrategie zu verbessern.

Darüber hinaus bieten digitale Zwillinge, virtuelle Modelle von Rechenzentren, die Möglichkeit, Betriebsprozesse zu simulieren und Optimierungspotenziale aufzuzeigen. Das Produkt 6Sigma von Cadence nutzt KI, Softwareanalyse und maschinelles Lernen, um Leistungswerte zu prognostizieren und die benötigten Kapazitäten bereits vor dem Bau zu bestimmen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die vorausschauende Instandhaltung. Systeme wie Huaweis iPower sollen durch KI-gestützte Analysen Ausfälle verhindern, indem sie beispielsweise die Batterielebensdauer prognostizieren und den Wartungsbedarf frühzeitig erkennen. Dies kann helfen, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und Risiken zu minimieren.

Für eine nachhaltige digitale Infrastruktur ist der Einsatz erneuerbarer Energien zentral. Projekte wie das des Betreibers Stellium in Newcastle zeigen, wie KI helfen kann, Energiequellen effizient zu steuern – etwa durch die Berechnung optimaler Umschaltzeitpunkte zwischen herkömmlicher und erneuerbarer Versorgung. Vergleichbare Konzepte kommen auch in Büro- und Industrieimmobilien zum Einsatz.

Die Integration von KI in Rechenzentren bietet somit nicht nur die Möglichkeit, den Energieverbrauch zu senken, sondern auch die Umweltbilanz insgesamt zu verbessern. Dies macht KI zu einem potenziellen Baustein für eine ressourcenschonendere digitale Infrastruktur.

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